为了分析咖啡门店的营业时长，需要你用饼图来绘制出不同时长的门店数量占比。需要注意的是门店数据 csv 里面第四列是开始营业的时间，第五列是结束营业的时间。 饼图的区间如下： 1.营业时长大于≥14小时； 2.营业时长在12-14小时之间； 3.营业时长在10-12小时之间； 4.营业时长小于 10小时。 提示：可以使用 datetime 模块的stIptimeO 方法将字符串转为日期，然后进行日期的减法，再通过 total_seconds()方法转为时间间隔。

好的，我可以回答这个问题。为了绘制饼图，我们需要先计算出每个门店的营业时长，并将其归入不同的区间。可以使用 datetime 模块的 strptime() 方法将开始营业和结束营业的时间字符串转换为 datetime 对象，然后通过减法计算出时间间隔。最后，我们可以使用 matplotlib 库来绘制饼图。

以下是示例代码：

import csv
from datetime import datetime

import matplotlib.pyplot as plt

# 读取门店数据
with open('stores.csv', 'r') as f:
    reader = csv.reader(f)
    next(reader)  # 跳过表头
    stores = list(reader)

# 计算每个门店的营业时长，并将其归入不同的区间
longer_than_14_hours = 0
between_12_and_14_hours = 0
between_10_and_12_hours = 0
less_than_10_hours = 0

for store in stores:
    start_time = datetime.strptime(store[3], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    end_time = datetime.strptime(store[4], '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    duration = (end_time - start_time).total_seconds() / 3600  # 转换为小时
    if duration >= 14:
        longer_than_14_hours += 1
    elif duration >= 12:
        between_12_and_14_hours += 1
    elif duration >= 10:
        between_10_and_12_hours += 1
    else:
        less_than_10_hours += 1

# 绘制饼图
labels = ['>14 hours', '12-14 hours', '10-12 hours', '<10 hours']
sizes = [longer_than_14_hours, between_12_and_14_hours, between_10_and_12_hours, less_than_10_hours]
plt.pie(sizes, labels=labels, autopct='%1.1f%%')
plt.axis('equal')
plt.show()

希望这个代码能够帮助你解决问题！